基于WBCT与模糊逻辑的纸币图像特征提取方法研究

发布时间：2024-01-25 08:05

　　纸币图像特征提取技术是纸币清分机系统的一个重要研究课题,具有极强的技术挑战性和行业需求性,是金融机构设备研究的重点。纸币清分机的推广和应用,可以大大提高银行现金处理业务自动化水平,加快现金的周转速度,减少库存资金占压,盘活资金存量,经济效益明显。 本文分析了纸币图像特征提取技术的国内外发展现状和纸币图像的重要纹理特征,研究了纸币图像的预处理方法。针对数据库中的纸币图像,采用了直方图规定化,高斯平滑和图像几何校正这三种方法对其进行预处理。 首先,在分析了Haar小波变换、模糊逻辑及模糊空间逻辑的基础上,研究了基于Haar小波和模糊逻辑的纸币图像特征提取方法。对预处理后的纸币图像进行Haar小波分解操作,提取出图像的低频和高频系数,在此基础上引入模糊逻辑方法,把提取的系数分别作为语言变量,并构造出相应的隶属度函数,在模糊特征空间中求出每个模糊区域对应的激活强度值,将这些激活强度值进行归一化处理后得出纸币特征向量,采用BP神经网络分类器对提取的纸币特征向量进行训练识别。实验结果表明,该方法具有较高的识别率。 其次,在分析了Contourlet变换的基础上,研究了基于Contourlet变换和...

【文章页数】：79 页

【学位级别】：硕士

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摘要
ABSTRACT
第1章 绪论
    1.1 课题的目的及意义
    1.2 国内外研究现状
    1.3 纸币图像分析特点
    1.4 纸币面额识别的流程
    1.5 主要工作及内容安排
        1.5.1 本文的主要工作
        1.5.2 本文的内容安排
第2章 纸币图像的预处理
    2.1 直方图规定化
    2.2 高斯平滑
    2.3 图像几何校正
    2.4 本章小结
第3章 基于Haar小波与模糊逻辑的纸币图像特征提取方法研究
    3.1 由Fourier到Haar
    3.2 Haar小波分析
        3.2.1 Harr小波变换
        3.2.2 Harr小波变换的提升实现
        3.2.3 提升小波分解
        3.2.4 提升小波重构
    3.3 模糊逻辑
        3.3.1 模糊集合
        3.3.2 隶属度函数
        3.3.3 语言变量
    3.4 模糊空间描述逻辑FSDL
        3.4.1 形式描述
        3.4.2 限制知识库
        3.4.3 推理规则
    3.5 BP神经网络
    3.6 基于haar小波和模糊逻辑特征提取方案
    3.7 实验结果与分析
    3.8 本章小结
第4章 基于Contourlet变换与模糊逻辑的纸币图像特征提取方法研究
    4.1 高维图像特征提取分析
    4.2 Contourlet变换
        4.2.1 拉普拉斯金字塔变换
        4.2.2 方向滤波器组
        4.2.3 离散Contourlet变换
    4.3 基于Contourlet变换和模糊逻辑的纸币图像特征提取方案
    4.4 实验结果与分析
    4.5 本章小节
第5章 基于WBCT与模糊逻辑的纸币图像特征提取方法研究
    5.1 小波-Contourlet变换
        5.1.1 用小波变换代替LP变换
        5.1.2 小波变换的阈值选择
    5.2 基于小波-Contourlet变换和模糊逻辑的纸币图像特征提取方案
    5.3 实验结果与分析
    5.4 本章小节
第6章 总结与展望
    6.1 总结
    6.2 展望
致谢
参考文献



本文编号：3884451